View
10
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki
Etkisinin Analizi
Aziza SYZDYKOVA ORALBAYKIZI1
Özet
Petrol en önemli enerji kaynağı olmasından dolayı dünyadaki bütün ülkeler için önem arz eder.
Dünyada petrol rezervleri eşit dağılmamıştır, birkaç ülke önemli petrol ihracatçısı iken diğer kalan
ülkeler petrolü ithal etmektedir. Dolayısıyla hem petrol ihraç eden hem de petrol ithal eden ülkeler
petrol fiyatları ile yakından ilgilenmek zorundadırlar. Petrol ihtiyacının yaklaşık %90’dan fazlasını
ithal eden Türkiye için petrol fiyatlarındaki değişimin makroekonomik etkilerinin araştırılması son
derece önemlidir. Petrol fiyatları ve Türkiye’deki makroekonomik değişkenler arasındaki
etkileşimi araştıran çok sayıda çalışma bulunmaktadır.
Bu çalışmada petrol fiyatlarındaki değişimlerin BİST 100 ulusal endeksi ve petrol ile yakından
ilişkisi bulunan 3 adet sektörel endeks (XULAS, XKMYA ve XUSIN) getirileri üzerindeki etkileri
araştırılmıştır. Çalışma Mayıs 2001 – Nisan 2017 dönemine ait aylık verileri kapsamakta olup, söz
konusu ilişki VAR yöntemine dayalı etki tepki fonksiyonları ve varyans ayrıştırması kapsamında
analiz edilmiştir. Bulgulara göre petrol fiyat değişimlerinin etkisi sektörlere göre değişmektedir.
Anahtar Kelimeler: Petrol Fiyatları, BİST100, Hisse Senedi Getirileri, VAR analizi
Jel Kodları: F30, F65, G12, G15
Analysis of the Effect of Oil Price Changes on the BIST Index Returns
Abstract
As oil is the most important energy source, it is important for all countries in the world. Oil
reserves in the world are not evenly distributed, the remaining countries import oil, while a few
countries are major oil exporters. Therefore, both oil exporters and oil importers countries have to
deal with oil prices closely. For Turkey which imports more than 90% of its oil needs, being
investigated the effect of changes in oil prices on the stock market is extremely important for
investors and policymakers.
In this study, the effects of the changes in oil prices on the BIST 100 national index and the yields
of three sectoral indices (XULAS, XKMYA and XUSIN) closely related to oil were investigated.
The study includes monthly datas from May 2001 - April 2017. The relationship was analyzed in
terms of impact-response functions and variance decomposition based on the VAR method.
According to findings, the effect of changes in oil prices depends on the sectors.
Keywords: Oil Prices, ISE100, Stock Returns, VAR analysis
Jel Codes: F30, F65, G12, G15
1 Dr., Hoca Ahmet Yesevi Uluslararası Türk-Kazak Üniversitesi, Sosyal Bilimler Fakültesi,
Ekonomi ve Finans Bölümü, azizayesevi@gmail.com
Makale Geliş (Submitted) 28.01.2019
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Bilecik Şeyh Edebali University Journal of Social Sciences Institute
DOİ: 10.33905/bseusbed.518704Makale Kabul (Accepted)
20.05.2019
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
247
Giriş
Petrol önemli bir enerji kaynağı olup, imalat sürecinde kullanılan temel hammaddedir.
Dolayısıyla dünyadaki tüm ülkelerin ekonomileri doğrudan veya dolaylı olarak petrole bağımlıdır.
Ülkeler enerji bakımından petrole bağımlı oldukları kadar petrol fiyatları da tüm ekonomiler için önem
arz etmektedir.
Dünyada enerji kaynakları arasında petrolün tüketim oranı %33,27’yi oluşturmaktadır. Dünya
petrol tüketimi 2017 yılında 96,55 milyon varile ulaşırken, dünya petrol üretimi 92,15 milyon
varil/gün olmuştur (BP 2018). Petrol fiyatlarında yıllar itibariyle dalgalanmalar yaşanmaktadır;
örneğin, 2008 yılında tarihi zirve yaparak varil başına 132 dolar olan petrol fiyatı Ocak 2016 tarihinde
yaklaşık %77’lik bir düşüşle 30 dolara kadar gerilemiştir. Mayıs 2018 tarihinde petrolün varil fiyatı
ortalama 75 dolardır (Uluslararası Enerji Ajansı, 2018).
Petrol fiyatlarındaki ilk önemli şok 1973 yılında OPEC’in uyguladığı ambargo sonucunda
meydana gelmiştir. Söz konusu ilk petrol krizinden sonra petrol fiyatlarındaki değişim ile
makroekonomik sistem arasındaki ilişki araştırılmaya başlamıştır (Hamilton, 1983; Burbidge ve
Harrison 1984; Gisser ve Goodwin,1986 vs.). Bu konuda öncü çalışmalardan biri Hamilton (1983)’e
ait olup, yazar çalışmasında petrol fiyatlarındaki değişimin Amerikan ekonomisinde resesyona yol
açtığı sonucunu savunmuştur. Bu çalışmanın ardından petrol fiyatları ve makroekonomik değişkenler
arasındaki ilişkiler çeşitli ülke ve ülke grupları için farklı yöntemlerle analiz edilmiştir. Bununla
birlikte özellikle son yıllarda fiyatlardaki değişimlerin hisse senedi piyasa fiyatı ve getirileri üzerinde
yarattığı etkileri inceleyen çalışma sayısında da artış görülmektedir.
Literatürde, petrol fiyatlarındaki değişimlerin çeşitli kanallar üzerinden hisse senedi fiyatları
üzerinde etkili olabileceği ifade edilmektedir. Örneğin, petrol fiyatlarındaki risk ve belirsizliğin
artması küresel ekonomik büyüme oranları üzerinde negatif etkiler doğurabilmektedir, bu da hisse
senedi endekslerinde düşüşlere yol açabilmektedir (Basher ve Sadorsky, 2006: 225; Dagher ve El
Hariri, 2013: 366). Petrol fiyatlarındaki artışlar enflasyon oranlarında da artışlara yol açabilmektedir.
Enflasyon oranlarındaki artışlar ise merkez bankalarını faiz oranlarını artırmaya itebilmektedir. Bu
durum hisse senetlerinin değerlenmesinde kullanılan iskonto faktörlerinin artmasına yol açarak nakit
akışlarının bugünkü değerlerinin azalmasına sebep olabilmektedir (Basher vd., 2012: 229; Narayan ve
Narayan, 2010: 357). Ayrıca, petrol fiyatlarındaki artışlar şirketlerin üretim maliyetlerinde artışlara
sebep olup, bunun sonucunda azalan şirket karları ise hisse senedi piyasalarında düşüşlere yol
açabilmektedir (Narayan ve Narayan, 2010: 357).
Literatürdeki çalışmaların çoğunun petrol fiyatları ile gösterge hisse senedi endeksleri
arasındaki ilişkiye odaklanması nedeniyle sektörel endeksleri dikkate alan çalışma sayısının oldukça
az olduğu görülmektedir (Li vd., 2012: 1951). Bu çalışmada petrol fiyatlarının sadece BİST 100
endeksi üzerindeki etkisi değil aynı zamanda petrol ile yakından ilişkili olan Ulaştırma, Sınai ve
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
248
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
Kimya gibi sektörel endeksler üzerindeki etkisi de incelenmiştir. Bu kapsamda dikkat edilmesi
gereken nokta; Türkiye petrol ihtiyacının yaklaşık %90’ını ithalat ile karşılayan ülke olduğundan
Türkiye’nin petrol fiyatları üzerinde herhangi bir etkisi bulunmamaktadır. Aksine petrol fiyatlarındaki
dalgalanmalara karşılık tamamen korunmasız durumdadır. Bu çalışmada öncelikle petrol fiyatları ile
hisse senedi getirileri arasındaki ilişkiyi analiz eden çalışmalara yer verilmiştir. Daha sonra çalışmada
kullanılan veri seti ve yöntem açıklanarak, analiz ve bulgulara göre model sonuçlarına değinilmiştir.
Çalışma sonuç kısmi ile son bulmuştur.
1.Literatür Taraması
Petrol fiyatlarının hisse senedi piyasaları üzerindeki etkilerini araştırmaya yönelik literatürde
çok sayıda çalışma mevcuttur. Çalışmaların büyük bir bölümü söz konusu ilişkiyi gelişmiş ülke
grupları için araştırmıştır. Gelişmekte olan ülkeler için yapılmış çalışmaların sayısı son dönemlerde
artmaya başlamıştır. Bununla birlikte petrol fiyatlarının sektörler üzerindeki etkilerine yönelik göreceli
olarak az sayıda çalışma yapılmıştır.
Petrol fiyatları ve hisse senedi getirileri arasındaki ilişkiyi inceleyen ilk çalışmalardan Jones ve
Kaul’e aittir (Abdioğlu ve Değirmenci, 2014). Jones ve Kaul (1996), 1970-1991 tarihleri arasında
çeyreklik verileri kullanarak ABD, Kanada, Japonya ve İngiltere için değişkenler arasındaki ilişkiyi
incelemiştir. Çalışma sonucunda petrol fiyatlarındaki değişimin ABD, Kanada, Japonya ve
İngiltere’de savaş sonrası dönemde çıktı ve reel hisse senedi getirileri üzerinde olumsuz etkileri söz
konusudur. Ayrıca yazarlar hisse senedi piyasalarının petrol fiyatlarındaki değişime verdikleri tepkiyi,
şimdiki ve gelecekteki reel nakit akımlarının değişimi ile açıklanacağını söylemişlerdir.
Bir diğer çalışma Huang ve diğerleri (1996) tarafından yapılmış olup, söz konusu çalışmada
New York Mercantile Exchange (NYMEX)’da işlem gören vadeli petrol fiyatları ile ABD hisse senedi
getirileri arasındaki ilişki VAR modeli kullanılarak araştırılmıştır. Günlük verilerin kullanıldığı
çalışmada vadeli petrol fiyatlarından 3 büyük petrol şirketlerinin (Chevron, Exxon ve Mobil) hisse
senedi getirilerine doğru anlamlı bir Granger nedensellik tespit edilirken vadeli petrol fiyatları ve S&P
endeksi arasında herhangi bir ilişki bulunamamıştır.
Faff ve Brailsford (1999) çalışmasında iki faktörlü Arbitraj fiyatlama modeli ile
Avustralya’daki 24 sektörün hisse senedi getirilerinin petrol fiyatlarına karşı duyarlılığını
incelemişlerdir. Çalışmanın bulgularına göre petrol fiyatları ile petrol ve gaz sektörü, çeşitlendirilmiş
ürün sektörleri arasında anlamlı ve pozitif bir ilişki varken, petrol fiyatları ile kağıt ve ambalaj,
ulaştırma ve bankacılık sektörleri arasında ise anlamlı ve negatif ilişki gözlenmiştir.
Nandha ve Faff (2008), Nisan 1983-Eylül 2005 döneminde petrol fiyat şoklarının 35 küresel
endüstri endeksi üzerindeki etkisini analiz etmişlerdir. Çalışma sonucunda madencilik, petrol ve gaz
sektörleri dışındaki tüm sektörlerde petrol fiyatlarındaki değişimin hisse getirilerinde negatif bir etkiye
sahip olduğunu tespit etmişlerdir. Ayrıca yazarlar çeşitlendirme etkisinden yararlanmak isteyen
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
249
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
yatırımcıların petrol ile pozitif korelasyona sahip varlık sınıfını mutlaka portföylerine katmaları ya da
petrol türevleri kullanarak sentetik korunma yöntemleri geliştirmeleri gerektiğini vurgulamışlardır.
Narayan ve Narayan (2010) çalışmasında Vietnam için 28 Temmuz 2000-16 Haziran 2008
dönemine ait günlük verileri kullanarak Johansen Eş-Bütünleşme yöntemi ile petrol fiyatları, hisse
senedi fiyatları ve döviz kuru arasındaki eşbütünleşik bir ilişki olup olmadığını araştırmışlardır.
Analiz sonuçlarına göre, uzun dönemde petrol fiyatları, hisse senedi fiyatları ve döviz kuru arasında
ilişki bulunmuştur. Ayrıca petrol fiyatlarının hisse senedi fiyatlarına etkisinin pozitif olduğu ortaya
çıkmıştır.
Arouri (2011) çalışmasında petrol fiyat değişimlerinin 18 Avrupa ülkesinin 1 Ocak 1998- 30
Haziran 2010 dönemine ait haftalık verileri en büyük şirketlerinin oluşturduğu 15 sektör endekslerine
etkisini ayrı ayrı analiz etmiştir. VAR modelinin kullanıldığı çalışma sonuçlarına göre, petrol fiyat
değişimleri ile birçok Avrupa ülkesinin sermaye piyasası arasında ilişkiler tespit edilmiştir. Petrol fiyat
artışlarının etkisi otomobil sektör hisseleri için negatif ve zayıftır. Petrol fiyat değişimleri ile petrolü
yoğun kullanan bir sektör olmayan finans sektörü arasında güçlü ve negatif bir ilişki vardır. Yeme-
içme sektörünü petrol fiyat artışları negatif etkilemektedir fakat yeme içme sektörü petrol ve petrol ile
ilgili ürünleri yiyecek üretiminde kullandıkları için bu bulgu şaşırtıcıdır. Petrol fiyat değişimleri ile
Petrol ve Gaz sektörü arasında güçlü ve pozitif ilişki bulunmuştur. Petrol fiyat değişimleri kısa
dönemde, Kimya ve Maden sektörünü ve Hizmet sektörünü pozitif etkilerken sağlık sektörünü ve
Teknoloji-Telekomünikasyon sektörlerini de negatif olarak etkilemektedir. Ayrıca, Arouri (2011),
petrol fiyatlarından sanayi sektör hisse senetlerine zayıf bir nedensellik tespit etmiş ve Altyapı
sektörüne petrol fiyat değişimlerinin zayıf bir etkisi olduğunu bulmuştur.
Li ve Wen (2012) 1997–2012 dönemini kapsayan çalışmalarında regresyon analizini
kullanarak seçilmiş bazı makroekonomik değişkenler (tüketici ve üretici fiyat endeksi, faiz Oranları,
sanayi üretimi büyüme oranı ve ham petrol fiyatları) ile Borsa Sanayi Fiyat Endeksi arasındaki ilişkiyi
analiz etmişlerdir. Çalışma sonucunda üretici fiyat endeksi ve faiz oranlarının Borsa Sanayi Fiyat
Endeksi ile negatif, tüketici fiyat endeksi, sanayi üretimi büyüme oranı ve petrol fiyatları ile pozitif
ilişkiye sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Degiannakis vd., (2013) çalışmalarında Ocak 1992-Aralık 2010 döneminde zamanla değişen
çok değişkenli heteroskedastik bir çerçeve kullanarak petrol fiyat getirileri ile 10 Avrupa sanayi
sektörü endeks getirileri arasındaki ilişkiyi incelemişlerdir. Çalışma sonucunda sektör endeksleri ile
petrol fiyatları arasındaki ilişkinin zaman içerisinde değiştiğini ve ilişkilerin endüstrilere özgü
olduğunu belirlemişlerdir. Ayrıca arz yönlü petrol fiyat şoklarının düşük-orta derecede pozitif
korelasyona yol açarken, talep yönlü petrol fiyat şoklarının korelasyon seviyelerinde pozitif veya
negatif önemli değişmelere yol açtığını, bununla birlikte petrol fiyat şokunun kaynağı ve endüstri
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
250
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
türünün, endüstri sektör getirileri ile petrol fiyatları arasındaki korelasyonun önemli belirleyicileri
olduklarını tespit etmişlerdir.
Ayrıca bu konuda yapılmış çok sayıda ulusal çalışma bulunmaktadır. Güler vd. (2010)
çalışmasında 10 Temmuz 2010-10 Ağustos 2010 dönemine ait verileri kullanarak petrol fiyatlarındaki
değişimlerin BİST’te işlem gören enerji sektörünün hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisini
incelemişlerdir. Eşbütünleşme ve Granger nedensellik testlerinin kullanıldığı çalışma sonucunda petrol
fiyatları ile enerji sektörü hisse senedi fiyatları arasında uzun dönemli bir ilişki olduğunu ve Brent
petrol fiyatındaki değişimin, BİST elektrik endeksinin fiyat değişimlerinin bir nedeni olduğunu tespit
etmişlerdir.
Toraman vd., (2011) çalışmasında 02.01.2009–15.02.2011 dönemde eşbütünleşme testlerini
kısa dönem ve vektör hata düzeltme modelini (VECM) kullanarak petrol fiyatları ile İstanbul Menkul
Kıymetler Borsası 100 Endeksi, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) Hizmetler Endeksi,
İMKB Sanayi Endeksi ve İMKB Teknoloji Endeksi arasındaki ilişkiyi test etmişlerdir. Çalışma petrol
fiyatlarındaki değişimin en fazla İMKB Sanayi Endeksinde meydana gelen değişimi açıkladığı, daha
sonra ise sırasıyla İMKB 100 Endeksi, İMKB Hizmetler Endeksi ve İMKB Teknoloji Endekslerinde
meydana gelen değişimleri açıkladığı sonucuna ulaşılmıştır.
Öztürk vd., (2013) çalışmasında 02.01.1997-31.12.2009 döneminde yapısal kırılmalı birim
kök ile eşbütünleşme testlerini kullanarak petrol ve doğalgaz fiyatları ile BİST imalat sektörü ve
kimya-petrol-plastik sektörü endeksleri arasındaki ilişkiyi incelemişlerdir. Çalışma sonucunda
kırılmaları dikkate alan test sonuçlarına göre petrol fiyatları ile BİST imalat sanayi endeksi ve kimya-
petrol-plastik sektörü endeksi arasında bir eşbütünleşme olduğunu, petrol fiyatlarının söz konusu
endeksleri pozitif etkilediği dinamik en küçük kareler metodu ile tespit edilmiştir.
Akgün vd., (2013) çalışmasında Ocak 2000-Nisan 2013 döneminde Johansen eşbütünleşme
testini kullanarak altın ve petrol fiyatlarındaki değişmelerin BİST 100 üzerindeki etkisini
incelemişlerdir. Çalışma sonucunda BİST 100 endeksi ile petrol fiyatları arasında pozitif bir ilişki
olduğunu belirlemişlerdir.
Yıldırım vd., (2014) yaptıkları çalışmada Ocak 1991 ve Kasım 2013 dönemleri arasındaki
verileri kullanarak petrol ve doğalgaz fiyatları ile Borsa İstanbul Sanayi Endeksi hisse senetleri
arasındaki ilişkiyi test etmek istemişlerdir. Çalışmalarında uluslararası piyasalardaki petrol ve
doğalgaz fiyatlarının Borsa İstanbul’da işlem gören sanayi şirketlerinin hisse senedi fiyatları üzerinde
etkili olduğu sonucuna varmışlardır. Bu çalışmada nedensellik ilişkinin tespit edilebilmesi için aylık
veriler kullanılmış ve çalışma sonucunda uluslararası piyasalardaki ham petrol ve doğalgaz fiyat
endeksleri ile Borsa İstanbul sınai endeksi arasında Borsa İstanbul Sanayi endeksine doğru tek yönlü
uzun dönemli Granger nedensellik ilişkisi tespit etmişlerdir.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
251
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
Türkiye borsası için yapılmış çalışmalar Aşağıdaki Tablo 1’de özetlenmiştir.
Tablo 1. Türkiye Borsası İçin Yapılmış Çalışmaların Özeti
Yazar Dönem Borsa Endeksi Yöntem Sonuç
Kendirli ve Çankaya (2016)
4 Ocak 2000-30Nisan 2015
BIST 100 ve BIST Ulaştırma Endeksi
Granger Nedensellik Testi
BİST 100’den diğer değişkenlere doğru tek yönlü bir ilişki ve %5 anlamlılık seviyesinde Ulaştırma Endeksi’nden ham petrol varil fiyatlarına doğru tek yönlü bir ilişki tespit edilmiştir.
Gönüllü vd., (2015)
2003-2012 (günlük veri)
BIST Petrol, Kimya ve Plastik Endeksi
Çok Faktörlü Model
Ham petrol fiyatı değişiminin hisse senetleri piyasası getirisini açıklamakta anlamlı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Kaya ve Binici (2014)
2 Ocak 2002 - 31 Ekim 2013
BIST Kimya, Petrol, Plastik endeksi
Johansen Jusellius Eşbütünleşme Testi, Granger Nedensellik Testi
Petrol fiyatları ile BIST Kimya, Petrol, Plastik endeksi arasında eşbütünleşme ilişkisi bulunmuştur. Ayrıca petrol fiyatlarından BIST Kimya, Petrol, Plastik endeksine doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulunmuştur.
Çelik vd.,(2015)
4 Ocak 2000-18 Mart 2014
BIST 100, Kimya, Sınai, Endeksi
ARMA-GARCH modelleri
Petrol fiyat değişimlerinin BIST100, Sınai ve Kimya Endeksi getiri oynaklıkları üzerinde istatistiki olarak anlamlı bir etkisinin olmadığını bulmuşlardır.
Yıldırım ve diğerleri (2014)
Ocak 1991-Kasım 2013
Sanayi Sektörü Hisse Senedi Fiyatları
Johansen-Juselius eşbütünleşme ve Granger nedensellik testleri ile regresyon analizi
Ham petrol ve doğalgaz fiyat endeksleri ile BİST Sınai endeksi arasında uzun dönemli bir ilişki bulunmuştur. Ham petrol fiyat endeksinden Sınai endeksine doğru tek yönlü nedensellik, sınai endeksinden de doğalgaz fiyat endeksine doğru tek yönlü bir nedensellik bulunmuştur. Regresyon analizi sonucunda ham petrol ve doğalgaz fiyatlarının hisse senedi fiyatlarını pozitif etkilediği tespit edilmiştir.
Büberkökü (2017)
Ocak 1999- Eylül 2014
BIST100, BIST Mali, BIST Sınai ve BIST Hizmet endeksleri,
Gregory ve Hansen (1996) ile Hatemi-J (2008) koentegrasyon testleri ve Toda-Yamamoto Nedensellik testi
Rejim değişimleri dikkate alınmadığında petrol fiyatları ile hisse senedi piyasaları arasında uzun dönemli ve pozitif bir ilişki bulunmuştur. Rejim değişimleri dikkate alındığında; petrol fiyatlarında sert fiyat hareketlerinin yaşandığı dönemlerde petrol fiyatlarının hisse senedi piyasalarını negatif yönde etkilediği saptanmıştır. Nedensellik testi sonuçları ise petrol fiyatlarıyla hisse senedi
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
252
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
piyasaları arasında tek tip bir nedensellik ilişkisinin olmadığını göstermiştir.
Güler ve Nalın (2013)
3 Şubat 1997- 30Kasım2012
BİST 100, BİST Sınai ve BİST Kimya, Petrol ve Plastik endeksleri
Eşbütünleşme analizi ve Granger nedensellik testi
Değişkenlerin uzun dönemde birlikte hareket ettikleri, ancak kısa dönemde aralarında nedenselliğin olmadığı ortaya çıkmıştır.
Güler vd., (2010)
Temmuz 2000- Ağustos 2009
Enerji hisse fiyatları, elektrik endeksi
Eşbütünleşme ve Granger nedensellik testi
Değişkenler uzun dönemde birlikte hareket etmektedir. Ayrıca Brent petrol fiyatındaki değişim BİST elektrik endeksinin fiyat değişimlerinin bir nedenidir.
Kılıç vd., (2014)
Ocak 1994-Kasım 2013
BİST Sanayi Endeksi
Gregory-Hansen eşbütünleşme testi, dinamik en küçük kareler (DEKK) yaklaşımı
Ham petrol fiyatları ile sanayi fiyat endeksi arasında uzun dönemli ilişki olduğu, ham petrol fiyatlarındaki artışın sanayi fiyat endeksini arttırdığı tespit edilmiştir.
Abdioğlu ve Değirmenci (2014)
2005-2013 (günlük veri)
BİST tüm, Teknoloji, Sınai, Mali ve Hizmetler endekslerine ait alt sektörler
Granger nedensellik testi
Granger nedensellik testi sonuçlarına göre alt sektörler için hisse senedi fiyatlarından petrol fiyatlarına doğru bir nedensellik ilişkisi olduğu tespit edilmiştir.
2.Veri Seti, Model ve Yöntem
2.1. Araştırmada Kullanılan Model ve Değişkenler
Petrol fiyatlarının yüksek seyretmesi, petrol ithal eden ülke olan Türkiye açısından cari açığın
artması, enflasyonun yükselmesi, büyümenin ve yatırımların düşmesi gibi sorunları ortaya
çıkarmaktadır. Teorik olarak bu tür sorunlar bir ekonomide borsalara olumsuz yansıyacak ve borsada
işlem gören hisse senetlerinin fiyatlarını düşürecektir. Bu çalışmanın amacı; petrol fiyat değişimlerinin
BİST 100 Ulusal endeksi ve BİST Sınai, BİST Ulaştırma, BİST Kimya gibi petrolü hammadde olarak
üretim sürecinde kullanan dolayısıyla petrolle yakından ilişkisi bulunan sektörel endeksler üzerine
etkilerini tespit etmektir. Bu amaçla çalışmada VAR analizi yapılacak olup, kullanılan veri seti tüm
değişkenler için ortak olması açısından Mayıs 2001 ve Nisan 2017 dönemi seçilmiştir. Çalışmada
kullanılan değişkenler ve kaynakları Tablo 2’de sunulmuştur.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
253
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
Tablo 2. Değişkenler ve Kaynakları
Değişkenler Açıklama Kaynaklar
Bağımlı Değişkenler
𝑏𝑖𝑠𝑡100 BİST 100 endeks getirisi Endekslere ait kapanış fiyatları Bloomberg veri tabanından alınmıştır.
𝑥𝑢𝑙𝑎𝑠 BİST Ulaştırma Endeksi getirisi
𝑥𝑘𝑚𝑦𝑎 BİST Kimya Endeksi getirisi
𝑥𝑢𝑠𝑖𝑛 BİST Sınai endeksi getirisi
Bağımsız değişkenler
𝑜𝑝
Brent petrol fiyatının yüzde değişimi (petrol getirisi)
U.S. Energy Information Administration https://www.eia.gov
𝑖𝑝 Sanayi üretim endeksinin yüzde değişimi (2010=100)
IMF Data, http://www.imf.org/en/Data
𝑐𝑝𝑖 Tüketici fiyat endeksinin yüzde değişimi (2010=100)
Bank for International Settlements https://www.bis.org
𝑟𝑒𝑒𝑟 Reel efektif döviz kurunun yüzde değişimi (2010=100)
Bank for International Settlements https://www.bis.org
𝑖𝑟 Faiz oranının yüzde değişimi, (3 aylık mevduat faizi)
TCMB istatistikleri
Tablo 3’te petrol ve borsa endeksi getiri serilerine ilişkin tanımlayıcı istatistiklere yer
verilmiştir. Buna göre standart sapması en yüksek olup getiri açısından riskli endeksin BİST Ulaştırma
endeksi olduğu görülmektedir. Çalışmaya dahil edilen dönemde en yüksek ve en düşük getiri sağlayan
endeks yine BİST Ulaştırma endeksi olmuştur. Diğer üç endeks hem ortalama getiri hem de standart
sapma bakımından bir birine çok yakındır. Tüm endeksler sağa çarpık olup, normal dağılmaktadır.
Tablo 3. Getiri Serilerine İlişkin Açıklayıcı İstatistikler
BIST100 KIMYA SINAI XULAS
Ortalama 0.015563 0.015949 0.016291 0.019188 Medyan 0.017336 0.022169 0.017715 0.009198 Maximum 0.297357 0.350853 0.292886 0.424183 Minimum -0.231203 -0.243659 -0.230355 -0.408859 Standart sapma 0.092280 0.087753 0.080057 0.119410 Çarpıklık 0.130579 0.046097 0.001133 0.031399 Basıklık 3.721632 4.468766 4.304453 4.120430 Jarque-Bera 4.687106 17.23595 13.54193 10.02198 Gözlem 191 191 191 191
Yukarıdaki getiri serilerinin bağımlı değişken olduğu ve bağımsız değişkenler ile oluşturulan
regresyon modeli aşağıda sunulmaktadır.
𝒓𝒊𝒏𝒅𝒆𝒙𝒕 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝒐𝒊𝒍𝒕 + 𝜷𝟐𝒄𝒑𝒊𝒕 + 𝜷𝟑𝒊𝒑𝒕 + 𝜷𝟒𝒓𝒆𝒆𝒓𝒕 + 𝜷𝟓𝒊𝒓𝒕 + 𝜺𝒕 (1)
Doğrusal regresyon modelleri; her endeks getiri serisinin bağımlı değişken, petrol fiyatı getiri
serisinin ise bağımsız değişken olacak şekilde oluşturulmuştur. Modelin oluşturulmasında Tablo 4’te
ayrıntıları verilmiş olan çalışmalar örnek alınmıştır.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
254
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
Tablo 4. Ampirik Çalışma İçin Örnek Modeller
Çalışma Yöntem Model
Sadorsky P. (1999)
VAR ve Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu
Değişen Varyans (GARCH) modeli
Getiri=f(sanayi üretim endeksi, faiz oranları, reel petrol fiyatları, S&P endeks getirisi, enflasyon)
Park J.ve Ratti A.R. (2008)
Çok değişkenli VAR modeli Getiri=f(kısa vadeli faiz oranları, enflasyon, sanayi üretimi, petrol fiyat şokları)
Kilian L. ve Park Ch.(2008)
VAR modeli Getiri=f(dünya ham petrol üretimindeki yüzde değişim, reel ham petrol fiyatı, dünya reel ekonomik aktivite indeksi)
Filis G. (2010) Eşbütünleşme testi,
Vektör hata düzeltme modeli
Getiri=f(tüketici fiyatları endeksi, sanayi üretimi, petrol fiyatları)
Le ve Chang (2011) VAR modeli Getiri=f(petrol fiyatları, döviz, faiz oranı)
Li ve Wen (2012) Doğrusal olmayan regresyon
analizi
Getiri=f(tüketici ve üretici fiyat endeksi, faiz oranları, sanayi üretimi büyüme oranı ve ham petrol fiyatları
Kaynak: Syzdykova, A. (2018: 11)
2.2. Araştırmanın Yöntemi
Bu çalışmada petrol fiyat değişimlerinin BİST 100 ulusal endeksi ve BİST Sınai, BİST
Ulaştırma, BİST Kimya gibi sektörel endeksler üzerine etkilerini araştırmak için VAR analizi
kullanılmıştır. VAR modeli, sistemde yer alan çok sayıda değişkenin geçmiş değerleri ile ifade
edildiği ve her bir denklemin EKK( En Küçük Kareler) ile çözümlendiği bir çözüm tekniğidir. Geçmiş
bilginin kullanılması ile sağlanan bu yapı, zaman serilerine dinamizm katmıştır (Bozkurt, 2007: 76).
VAR modeli, seçilen bütün değişkenleri birlikte ele alır ve bir sistem bütünlüğü içinde inceler.
Ekonometrik modelin şekillendirilmesi aşamasında, belirli ve modelin oluşumuna etki eden katı bir
iktisadi teorinin varlığı kabul edilmez. İktisadi teorinin öne sürdüğü kısıtlamaların, varsayımların,
model tanımını bozmasına izin verilmez. Değişkenler arası ilişkiler hakkında bir ön kısıt konulmaz.
Böylelikle ekonometristlerin model kurma aşamasında yapmak zorunda oldukları ön varsayımların,
olumsuz etkileri büyük ölçüde ortadan kalkmaktadır. VAR modelleri öncelikle makroekonomik
değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesinde ve rassal şokların değişkenler sistemine olan dinamik
etkisinin analizinde kullanılır. Hatta birçok iktisatçıya göre kısıtsız VAR, öngörü için klasik yapısal
modellemeden daha iyi sonuç verir (Greene, 1993: 553).
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
255
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
Standart bir VAR modeli şu şekilde ifade edilebilir:
𝒚𝒕 = 𝒂𝟏 +∑𝒃𝟏𝒊𝒚𝒕−𝒊 +∑𝒃𝟐𝒊𝒙𝒕−𝒊 + 𝒖𝟏𝒕
𝒑
𝒊=𝟏
𝒑
𝒊=𝟏
(2)
𝒙𝒕 = 𝒄𝟏 +∑𝒅𝟏𝒊𝒚𝒕−𝒊 +∑𝒅𝟐𝒊𝒙𝒕−𝒊 + 𝒖𝟐𝒕
𝒑
𝒊=𝟏
𝒑
𝒊=𝟏
(3)
Yukarıdaki modelde 𝑝 gecikmelerin uzunluğunu, 𝑢 ortalaması sıfır, kendi gecikmeli
değerleriyle olan kovaryansları sıfır ve varyansları sabit, normal dağılıma sahip, rassal hata terimlerini
göstermektedir. Var modelinde hataların kendi gecikmeli değerleriyle ilişkisiz olması varsayımı,
modele herhangi bir kısıt getirmez. Çünkü değişkenlerin gecikme uzunluğunun artırılmasıyla
otokorelasyon sorununun üstesinden gelinilir (Özgen ve Güloğlu, 2004: 4-5).
VAR modelleri, öngörü amaçlı kullanılabilir. Buna karşı Sims 1980 çalışmasında VAR
modellerini değişken arasındaki karşılıklı dinamik ilişkilerin araştırılması amacıyla ilk kez
kullanmıştır. Bu analizlerde kullanmış olduğu iki yaklaşım vardır. Bunlar:
1. Etki tepki fonksuyonları (impulse- response)
2. Öngörü hatasının varyans ayrıstırması (variance decomposition)
VAR modeli, herhangi bir iktisat teorisinden yola çıkarak, değişkenlerin içsel-dışsal ayrımını
gerektirmediği için, eşanlı denklem sistemlerinden ayrılmaktadır. Bununla birlikte, VAR modellerinde
bağımlı değişkenlerin gecikmeli değerlerinin yer almasından dolayı geleceğe yönelik tahminlerin
yapılması mümkün olmaktadır (Bozkurt, 2007: 154).
Var modellerinden elde edilen Etki-Tepki fonksiyonları, sıklıkla, sistemdeki değişkenlerden
birisine gelen şokun, sistemdeki diğer değişkenler üzerindeki etkilerini incelemek için kullanılırlar.
Başka bir ifadeyle Etki-Tepki fonksiyonları VAR modelindeki her bir değişkenin, yapısal şoklar
ortaya çıktığında, bu şoklara karşı dinamik tepkisini gösterirler (Kilian, 1998).
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
256
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
3.Analiz Bulguları
3.1.Değişkenlere Ait Birim Kök Testi Sonuçları
Öncelikle serilerin durağan oldukları seviyeler ADF ve PP birim kök testleri ile belirlenmiştir.
Tablo 5 değişkenlere ait birim kök testi sonuçlarını göstermektedir.
Tablo 5. ADF ve PP Birim Kök Test Sonuçları
Değişkenler ADF PP
t-istatistiği p-değeri t-istatistiği p-değeri
Bağımlı
bist100 -14.4806 (0) 0.0000 -14.5188 0.0000
xulas -6.8648 (2) 0.0000 -13.3291 0.0000
xkmya -7.8252 (2) 0.0000 -14.2085 0.0000
xusin -14.2671 (0) 0.0000 -14.2778 0.0000
Bağımsız
op -6.7245 (5) 0.0000 -10.7099 0.0000
cpi -3.0491 (11) 0.1220 -8.8935 0.0000
∆cpi -14.7113 (10) 0.0000 - -
ip -2.9233 (12) 0.1577 -54.1640 0.0001
∆ip -13.2201 (11) 0.0000 - -
reer -8.8738 (3) 0.0000 -10.2622 0.0000
ir -19.0180 (0) 0.0000 -19.0180 0.0000
ADF regresyon eşitliği deterministik bileşenlerden sabit terim ve trend içermektedir. Parantez içindeki değerler uygun gecikme uzunluklarını göstermektedir.
ADF ve PP birim kök testi sonuçlarına göre araştırma kapsamında yer alan bağımlı
değişkenlerin tamamı (bist100, xulas, xkmya, xusin) her iki teste göre seviyede durağandır. Getiri
serilerine ilişkin grafikler ekte yer almaktadır. Buna karşılık bağımsız değişkenlerden petrol fiyatları,
reel efektif döviz kuru ve faiz oranı değişkenleri her iki teste göre düzeyde durağandır. Fakat
enflasyon ve sanayi üretim endeksi değişkenlerine ait birim kök sonuçları iki teste göre farklılık
göstermektedir. ADF birim kök testi sonuçlarına göre değişkenler düzeyde birim kök içerirken, PP
testine göre seviyede durağan oldukları görünmektedir. Bir sonraki aşamada VAR yönteminin
uygulanması için bağımlı değişkenlerin tamamı ve bağımsız değişkenlerden petrol fiyatı (op) ve faiz
oranı (ir) değişkenleri düzey değerleriyle, enflasyon (cpi) ve sanayi üretim endeksi (ip)
değişkenlerinin birinci sıra farkları2 alındıktan sonra modelde yer alması gerekmektedir.
3.2.VAR Analizi Sonuçları
Var modeline geçmeden önce modele ait gecikmenin belirlenmesi gerekmektedir. Gecikme
değerlerinin tayin edilmesinde kullanılan en önemli yöntemler Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ile Schwarz
Bilgi Kriteri (SIC) değeri yöntemidir. VAR modeli için maksimum gecikme uzunluğu 12 olmak üzere
uygun gecikme yapısı AIC’e göre 4 olarak belirlenmiştir.
2ADF ve PP testlerinden analizlerde en çok tercih edilen test ADF testi olduğundan sonucuna karar verilip,
birinci sıra farkı alınmıştır.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
257
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
3.2.1.Etki Tepki Fonksiyonları
Şekil 1’de analize dahil edilen bağımlı değişkenler BİST 100, XULAS, XUSIN ve XKMYA
değişkenlerinin ham petrol fiyatlarından değişkenlerden gelen şoklara3 verdiği tepkiler
sergilenmektedir.
Şekil 1. Değişkenlere Ait Etki Tepki Fonksiyonları
BİST 100 endeks getirilerinin petrol fiyatlarında meydana gelen şoklara verdiği tepki ilk ayda
pozitif iken 2.ayda negatife ve 3.ayda tekrara pozitife dönmektedir. Beşinci aydan sonra etki tamamen
ortadan kalkmaktadır. XKMYA değişkeninin petrol fiyatlarında meydana gelen şoklara verdiği tepki
ilk 5 ay pozitif iken, 5.aydan sonra tepki ortadan kalkmaktadır. XULAS değişkeninin verdiği tepki ilk
pozitif daha sonra negatif olmaktadır ve beşinci ayda sonra etki kaybolmaktadır. Benzer şekilde
XUSIN değişkeninin petrol fiyatlarında meydana gelen şoklara verdiği tepki ilk 5 ayda pozitiftir ve
5.aydan sonra etki kaybolmaktadır. Burada dikkat edilmesi gereken husus tüm endeks getirilerinin
petrol fiyatlarında meydana gelen şoklara verdiği tepki 5.aydan sonra ortadan kalkmaktadır. XKMYA
ve XUSIN değişkenleri ilk beş ay boyunca pozitif tepki vermektedir. BİST 100 ve XULAS
3 Bağımlı değişkenlerin analize dahil edilen diğer makroekonomik değişkenlerde meydana gelen şoklara verdiği
tepkileri gösteren şekiller EK kısmında yer almaktadır.
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
BIST100 değişkeninin OIL değişkenindeki bir standart sapmalık şoka tepkisi
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
XKMYA değişkeninin OIL değişkenindeki bir standart sapmalık şoka tepkisi
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
XULAS değişkeninin OIL değişkenindeki bir standart sapmalık şoka tepkisi
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
.016
.020
.024
.028
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
XUSIN değişkeninin OIL değişkenindeki bir standart sapmalık şoka tepkisi
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
258
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
değişkenlerinin verdikleri tepki ise benzemekte olup, ilk ayda pozitif sonra negatiften tekrar pozitife
döndüğü görülmektedir.
3.2.2.Varyans Ayrıştırması
Varyans ayrıştırması, içsel değişkenlerden birindeki değişimi, kendisi dahil tüm içsel
değişkenleri etkileyen ayrı ayrı şoklar olarak ayırmakta, böylece sistemin dinamik yapısı hakkında
bilgi sahibi olunmaktadır. Analize dahil edilen borsa endeks getirilerinin ham petrol fiyatlarındaki ve
diğer bağımsız değişkenlerdeki bir standart sapmalık şoklara verdiği tepki 12 dönem için test
edilmiştir.
Öncelikle BİST100 ulusal endeks getirisi değişkenine ait varyans ayrıştırması sonuçlarına
bakıldığında (Tablo 6) söz konusu değişkeni en çok açıklayan değişkenlerin kendisi ve reel efektif
döviz kuru değişkeni olduğu görülmektedir. BİST 100 değişkeninin kendi kendini açıklama oranı ilk
ayda %84 iken, reel efektif döviz kuru değişkeninin açıklama gücü ise %14’tür. İlk aydan sonra reel
efektif döviz kurunun açıklama oranı yaklaşık %13 civarında sabitlenmiştir. 3.aydan sonra BİST100
değişkenini açıklamada enflasyon değişkeninin açıklama gücü %4 olduğu görülmektedir. Petrol
fiyatları BİST100 değişkenini açıklamada çok önemsiz bir paya sahiptir. Benzer şekilde sanayi üretim
endeksi ve faiz oranlarının da payı çok düşüktür.
Tablo 6. BİST100 Değişkenine Ait Varyans Ayrıştırma Sonuçları
Dönem S.E. OP IP CPI REER IR BIST100
1 0.0858 1.0960 0.1109 0.1799 14.3248 0.2592 84.0288 2 0.0903 1.1332 1.3866 1.6358 13.5999 2.2410 80.0031 3 0.0913 1.2375 1.3617 3.2438 13.4409 2.2064 78.5094 4 0.0918 1.3901 1.3486 4.0920 13.3439 2.1989 77.6263 5 0.0918 1.3887 1.3482 4.1807 13.3355 2.2073 77.5393 6 0.0919 1.3890 1.3729 4.3222 13.3337 2.2071 77.3748 7 0.0919 1.3908 1.4338 4.3191 13.3239 2.2090 77.3230 8 0.0919 1.3902 1.4429 4.3441 13.3218 2.2085 77.2922 9 0.0919 1.3903 1.4455 4.3513 13.3208 2.2091 77.2826 10 0.0919 1.3904 1.4534 4.3511 13.3196 2.2094 77.2758 11 0.0919 1.3903 1.4555 4.3532 13.3191 2.2093 77.2723 12 0.0919 1.3903 1.4555 4.3540 13.3190 2.2094 77.2714
XULAS değişkenine ait varyans ayrıştırması sonuçlarına bakıldığında (Tablo 7 ) 12 dönem
boyunca en çok kendi değişimlerinden ve BİST 100 değişkeninden etkilendiği görülmektedir. Nitekim
söz konusu değişkenin ilk aylarda kendini açıklama oranı %45 ve BİST100 değişkeninin açıklama
oranı ise %40’tır. BİST 100 değişkeni ile benzer şekilde en çok reel efektif döviz kurunun açıklama
oranı diğer bağımsız değişkenlere göre daha yüksektir. Enflasyon ve faiz oranı değişkenlerinin
açıklama gücü sırasıyla %6 ve %3,5 olarak sabitlendiği görülmektedir. Petrol fiyatlarının açıklama
gücü sıfıra çok yakındır dolayısıyla önemsizdir.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
259
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
Tablo 7. XULAS Değişkenine Ait Varyans Ayrıştırma Sonuçları
Dönem S.E. OP IP CPI REER IR BIST100 XULAS
1 0.0849 0.1520 0.2393 0.1506 9.6505 0.6399 43.5004 45.6669
2 0.0907 0.8708 0.3696 3.2206 9.0156 3.5097 40.2860 42.7272
3 0.0920 0.8542 0.7789 5.0859 8.9061 3.5025 39.3136 41.5583
4 0.0923 0.9463 0.8824 6.0950 8.8174 3.4696 38.7886 41.0003
5 0.0924 0.9484 0.8856 6.0999 8.8137 3.4717 38.7720 41.0084
6 0.0925 0.9485 0.8847 6.2062 8.8155 3.4815 38.7191 40.9442
7 0.0925 0.9504 0.8949 6.2085 8.8138 3.4854 38.7112 40.9354
8 0.0925 0.9503 0.8991 6.2149 8.8139 3.4849 38.7070 40.9295
9 0.0925 0.9503 0.8993 6.2184 8.8137 3.4848 38.7054 40.9278
10 0.0925 0.9504 0.9011 6.2182 8.8136 3.4848 38.7046 40.9269
11 0.0925 0.9504 0.9018 6.2188 8.8135 3.4848 38.7042 40.9263
12 0.0925 0.9504 0.9018 6.2191 8.8134 3.4848 38.7041 40.9261
XKMYA değişkenine ait varyans ayrıştırması sonuçlarına bakıldığında (Tablo 8) kendi
dinamiklerinden daha çok BİST 100 değişkeni tarafından açıklanmaktadır. İlk ayda BİST 100
değişkenin söz konusu değişkeni açıklama gücü %63 iken ilerleyen aylarda %57 olarak sabitlenmiştir.
Petrol fiyatlarının açıklama gücü BİST100 ve XULAS değişkenlerini açıklama gücünden biraz daha
yüksek olduğu (%2) olduğu görülmektedir. Bununla birlikte ilerleyen aylarda bağımsız değişkenlerin
açıklama gücü sırasıyla; reel efektif döviz kuru (%7), enflasyon oranı %4,5 ve faiz oranı (%2,5)’tur.
Tablo 8. XKMYA Değişkenine Ait Varyans Ayrıştırma Sonuçları
Dönem S.E. OIL IP CPI REER IR BIST100 XKMYA
1 0.0854 1.9659 0.0122 0.0001 7.1569 0.8920 63.3863 26.5863 2 0.0901 1.8988 0.8139 1.2807 6.8959 2.3589 60.9861 25.7653 3 0.0917 1.8364 1.0509 3.0781 7.4540 2.3057 59.3448 24.9298 4 0.0922 2.0997 1.1908 3.9216 7.6695 2.2652 58.3275 24.5252 5 0.0923 2.0865 1.3983 4.1830 7.6316 2.3314 57.9677 24.4012 6 0.0924 2.0913 1.3966 4.4799 7.6495 2.3240 57.7528 24.3056 7 0.0924 2.0903 1.5119 4.4742 7.6411 2.3212 57.6790 24.2820 8 0.0924 2.0882 1.5473 4.5167 7.6389 2.3188 57.6288 24.2610 9 0.0924 2.0881 1.5472 4.5294 7.6409 2.3191 57.6194 24.2555 10 0.0924 2.0880 1.5548 4.5290 7.6401 2.3201 57.6134 24.2542 11 0.0924 2.0879 1.5577 4.5307 7.6400 2.3201 57.6105 24.2527 12 0.0924 2.0878 1.5577 4.5313 7.6401 2.3201 57.6101 24.2525
XUSIN değişkenine ait varyans ayrıştırması sonuçlarına bakıldığında (Tablo 9) söz konusu
değişkeni en çok açıklayan değişken BİST 100 olup, açıklama gücü ilk ayda %75 iken, ilerleyen
aylarda %69 olarak sabitlendiği görülmektedir. Bağımsız değişkenlerden gene en çok açıklayan
değişken sırasıyla reel efektif döviz kuru, enflasyon oranı ve faiz oranıdır. Petrol fiyatlarının XUSIN
değişkenini açıklama gücü diğer sektör endekslerini açıklama gücüne göre daha yüksektir fakat
önemsiz denecek kadar düşüktür.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
260
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
Tablo 9. XUSIN Değişkenine Ait Varyans Ayrıştırma Sonuçları
Dönem S.E. OIL IP CPI REER IR BIST100 XUSIN
1 0.0847 2.7303 0.0299 0.0036 9.1888 1.1340 75.7582 11.1550 2 0.0899 2.6098 1.1077 1.6026 8.7647 3.0548 72.2046 10.6555 3 0.0916 2.6644 1.2256 2.8559 8.6676 3.0088 71.0679 10.5094 4 0.0922 2.8240 1.2778 3.6191 8.7474 2.9873 70.1583 10.3857 5 0.0922 2.8171 1.3480 3.7093 8.7275 3.0267 69.9809 10.3902 6 0.0923 2.8114 1.3563 3.8825 8.7447 3.0189 69.8230 10.3629 7 0.0923 2.8110 1.4409 3.8788 8.7366 3.0161 69.7589 10.3573 8 0.0924 2.8090 1.4674 3.9019 8.7368 3.0140 69.7201 10.3505 9 0.0924 2.8087 1.4673 3.9122 8.7370 3.0145 69.7106 10.3494 10 0.0924 2.8086 1.4732 3.9120 8.7363 3.0155 69.7050 10.3492 11 0.0924 2.8085 1.4763 3.9132 8.7360 3.0154 69.7017 10.3486 12 0.0924 2.8084 1.4764 3.9142 8.7360 3.0155 69.7007 10.3485
Sonuç
Türkiye petrol ihtiyacının yaklaşık %90’dan fazlasını dış ülkelerden ithal etmektedir.
Dolayısıyla petrol fiyatlarındaki değişimin Türkiye ekonomisi için etkilerinin araştırılması son derece
önemlidir. Petrol fiyatları ile makroekonomik değişkenler ve borsa arasındaki ilişkiyi Türkiye için
araştıran çok sayıda çalışma mevcuttur. Petrol fiyatları ile BİST ve BİST sektörel endeksleri
arasındaki ilişkiyi araştıran çalışmaların çoğunda Eşbütünleşme ve Granger nedensellik analizi
kullanılmıştır. Söz konusu çalışmalar sonuçları bakımından bir birinden farklılık göstermekte olup,
bazı çalışmalarda petrol fiyatları ve BİST endeks getirileri arasında uzun ve kısa dönem ilişkisi tespit
edilirken, bazılarında ilişkinin olmadığı savunulmaktadır.
Bu çalışmada petrol fiyatlarındaki değişimlerin BİST 100 ulusal endeksi ve petrol ile yakından
ilişkisi bulunan 3 adet sektörel endeks (XULAS, XKMYA ve XUSIN) getirileri arasındaki ilişki VAR
yöntemine dayalı etki tepki fonksuyonları ve varyans ayrıştırması kapsamında analiz edilmiştir.
Bulgulara göre petrol fiyat değişimlerinin etkisi sektörlere göre değişmektedir.
Etki tepki fonksiyonlarına bakıldığında petrol fiyatlarında meydana gelen şoklara XKMYA ve
XUSIN endeks getirileri ilk beş ay boyunca pozitif tepki vermektedir. BİST 100 ve XULAS
değişkenlerinin verdikleri tepki ise benzemekte olup, ilk ayda pozitif sonra negatiften tekrar pozitife
döndüğü görülmektedir. Bununla birlikte tüm endeks getirilerinin petrol fiyatlarında meydana gelen
şoklara verdiği tepki 5.aydan sonra ortadan kalkmaktadır.
Endeks getirilerindeki toplam değişimin ne kadarının petrol fiyatlarındaki ve diğer
makroekonomik değişkenlerdeki değişimler tarafından açıklandığı öngörü hata varyans ayrıştırması ile
ortaya koyulmuştur. Varyans ayrıştırma sonuçlarına göre BİST100 ulusal endeks getirisi değişkenini
en çok kendisi (%84) ve reel efektif döviz kuru değişkeni (%14) açıklamaktadır. Petrol fiyatları
BİST100 değişkenini açıklamada çok önemsiz bir paya sahiptir. Benzer şekilde sanayi üretim endeksi
ve faiz oranlarının da payı çok düşüktür.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
261
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
XULAS, XKMYA ve XUSIN endeks getirilerindeki değişimleri en çok açıklayan değişkenin
BİST 100 olduğu ve kendi değerleri olduğu görülmüştür. Benzer şekilde makroekonomik
değişkenlerden reel efektif döviz kuru endeks getirileri diğer değişkenlere göre daha fazla
açıklamaktadır. Petrol fiyatlarındaki değişimlerin söz konusu endeks getirilerini açıklamakta çok
önemsiz payı bulunmaktadır. Bu sonuçlar BİST 100 ve sektörel endeks getirilerinin döviz kurundan
çok etkilendiğini göstermektedir. Dolayısıyla borsa yatırımcıları yatırım kararlarında en çok döviz
kuruna dikkat etmeleri gerekmektedir.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
262
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
Kaynakça
Abdioğlu, Z. ve Değirmenci, N. (2014). “Petrol Fiyatları-Hisse Senedi Fiyatları İlişkisi: BIST Sektörel
Analiz”, Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(8).
Arouri, M. E. H. (2011). “Does Crude Oil Move Stock Markets in Europe? A Sector Investigation”, Economic
Modelling, 28(4), s.1716-1725.
Basher, S. A. ve Sadorsky, P. (2006). “Oil Price Risk and Emerging Stock Markets”, Global finance
journal, 17(2), s.224-251.
Basher, S. A., Haug, A. A. ve Sadorsky, P. (2012). “Oil Prices, Exchange Rates and Emerging Stock
Markets”, Energy Economics, 34(1), s.227-240.
Burbidge, J. ve Harrison, A. (1984). T”esting for The Effects of Oil-Price Rises Using Vector
Autoregressions”, International Economic Review, s.459-484.
Büberkökü, Ö.(2017). “Çoklu Yapısal Kırılmalar Altında Petrol Fiyatlarının Türk Hisse Senedi Piyasaları
Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi”, Bankacılık ve Sermaye Piyasası Araştırmaları Dergisi 1(3), s.15-32
Çelik, İ., Özdemir, A. ve Gülcan, N. (2015). “Petrol Fiyat Dalgalanmalarının Getiri Oynaklığı Üzerine Etkisi:
Türkiye’de Alt Endeksler Üzerine Bir Uygulama”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (67), s.157-170.
Dagher, L. ve El Hariri, S. (2013). “The Impact of Global Oil Price Shocks on The Lebanese Stock
Market”, Energy, 63, s.366-374.
Degiannakis, S., Filis, G. ve Floros, C. (2013). “Oil and Stock Returns: Evidence From European Industrial
Sector Indices in a Time-Varying Environment”, Journal of International Financial Markets, Institutions and
Money, 26, s.175-191.
Faff, R. W. ve Brailsford, T. J. (1999). “Oil Price Risk and The Australian Stock Market”, Journal of Energy
Finance & Development, 4(1), s.69-87.
Gisser, M. ve Goodwin, T. H. (1986). “Crude Oil and The Macroeconomy: Tests of Some Popular Notions:
Note”. Journal of Money, Credit and Banking, 18(1), s.95-103.
Gönüllü, Ç. O., Otluoğlu, E. Ve Şengöz, M. H. (2015). “Ham Petrol Fiyatı Değişimlerinin Petrokimya Sektörü
Getirileri Üzerindeki Etkisi”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (14).
Güler, S. ve Temel Nalın, H. (2013). “Petrol Fiyatlarının İMKB Endeksleri Üzerindeki Etkisi”, International
Journal of Economic & Social Research, 9(2). s.79-97
Güler, S., Tunç, R. ve Orçun, Ç. (2010). “Petrol Fiyat Riski ve Hisse Senedi Fiyatları Arasındaki İlişkinin
Belirlenmesi: Türkiye’de Enerji Sektörü Üzerinde Bir Uygulama”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari
Bilimler Dergisi, 24(4), s.297-315.
Hamilton, J. D. (1983). “Oil and The Macroeconomy Since World War II”, Journal of political economy, 91(2),
s.228-248.
Huang, R. D., Masulis, R. W. ve Stoll, H. R. (1996). “Energy Shocks and Financial Markets”, Journal of
Futures Markets: Futures, Options, and Other Derivative Products, 16(1), s.1-27.
Jones, C. M. ve Kaul, G. (1996). “Oil and The Stock Markets”, The journal of Finance, 51(2), s.463-491.
Kaya, A. ve Binici, Ö. (2014). “BIST Kimya, Petrol, Plastik Endeksi Hisse Senedi Fiyatları İle Petrol Fiyatları
Arasındaki İlişkinin İncelenmesi”, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15(1), s.383-395.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
263
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
Kendirli, S. ve Çankaya, M. (2016). “Ham Petrol Fiyatlarının BİST 100 ve Bist Ulaştırma Endeksleri İle
İlişkisi”, Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(2), 136-141.
Kılıç, C., Bayar, Y. ve Özcan, B. (2014). “Petrol Fiyatlarının Borsa İstanbul Sanayi Fiyat Endeksi Üzerindeki
Etkisi”, Kamu-İş Dergisi, 125-141.
Li, H. ve Wen, Zh. (2012). “Causal Relation between Macro Economy and Industrial Index Based on
Regression Analysis”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 46(2), s.754-761.
Li, S. F., Zhu, H. M. ve Yu, K. (2012). “Oil Prices and Stock Market in China: A Sector Analysis Using Panel
Cointegration with Multiple Breaks”, Energy Economics, 34(6), s.1951-1958.
Nandha, M. ve Faff, R. (2008). “Does Oil Move Equity Prices? A Global View”, Energy Economics, 30(3), s.
986-997.
Narayan, P. K. ve Narayan, S. (2010). “Modelling The Impact of Oil Prices on Vietnam’s Stock
Prices”, Applied energy, 87(1), s.356-361.
Öztürk, M. B., Gümüş, G. K., Taşkın, F. D.ve Çağlı, E. Ç. (2013). “Petrol ve Doğalgaz Fiyatları ile İmalat ve
Kimya-Petrol-Plastik Sektörlerinin Endeksleri Arasındaki İlişki”,Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari
Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), s.64-73
Toraman, C., Başarır, Ç. ve Bayramoğlu, M. F. (2011). “Effects of Crude Oil Price Changes on Sector Indices
of Istanbul Stock Exchange”. European Journal of Economic & Political Studies, 4(2).
Yıldırım, M., Bayar, Y. ve Kaya, A. (2014). “Enerji Fiyatlarının Sanayi Sektörü Hisse Senedi Fiyatları
Üzerindeki Etkisi: Borsa İstanbul Sanayi Sektörü Şirketleri”. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (62), s.93-108.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
264
Petrol Fiyat Değişimlerinin BİST Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisinin Analizi
EK
1.BIST 100 değişkeninin bağımsız değişkenlerde
meydana gelen 1 standart sapmalık şoklara tepkisi
2. XULAS değişkeninin bağımsız değişkenlerde
meydana gelen 1 standart sapmalık şoka tepkisi
3.XKMYA değişkeninin bağımsız değişkenlerde
meydana gelen 1 standart sapmalık şoka tepkisi
4. XUSIN değişkeninin bağımsız değişkenlerde
meydana gelen 1 standart sapmalık şoka tepkisi
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of BIST100 to OP
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of BIST100 to IP
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of BIST100 to CPI
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of BIST100 to REER
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of BIST100 to IR
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XULAS to OP
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XULAS to IP
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XULAS to CPI
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XULAS to REER
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XULAS to IR
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XULAS to BIST100
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.04
.00
.04
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XKMYA to OP
-.04
.00
.04
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XKMYA to IP
-.04
.00
.04
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XKMYA to CPI
-.04
.00
.04
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XKMYA to REER
-.04
.00
.04
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XKMYA to IR
-.04
.00
.04
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XKMYA to BIST100
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XUSIN to OIL
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XUSIN to IP
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XUSIN to CPI
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XUSIN to REER
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XUSIN to IR
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of XUSIN to BIST100
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Cilt/Volume: 4, Sayı/Issue: 1 Haziran/June 2019, ss./pp. 247-265 ISSN: 2548-088X
http://dergipark.gov.tr/bseusbed
265
Aziza Syzdykova ORALBAYKIZI
Recommended